Energieeffiziente künstliche Intelligenz soll Stromverbrauch und CO2-Ausstoß in Rechenzentren reduzieren

Tiefe Neuronale Netze – statistische Verfahren des maschinellen Lernens – sind elementarer Bestandteil der künstlichen Intelligenz (KI). Sie erkennen Muster, analysieren Bilder und verarbeiten Sprache. Aber: Sie sind auch für einen zunehmenden Anteil der Rechenlast und damit für den Energieverbrauch sowie den CO2-Ausstoß in Rechenzentren verantwortlich. Wissenschaftler*innen der Universität Paderborn arbeiten im Rahmen eines neuen Forschungsprojekts jetzt daran, die Energieeffizienz von solchen KI-Systemen zu verbessern, indem sie versuchen, die Anzahl und die Genauigkeit der notwendigen Berechnungen deutlich zu verringern. Zum Einsatz kommt dabei programmierbare Hardware in Form sogenannter FPGAs (field programmable gate arrays) anstatt der üblichen Zentralprozessoren (CPUs) und Grafikprozessoren (GPUs). Das Projekt wird vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) bis Ende 2025 als KI-Leuchtturmprojekt mit rund 1,5 Millionen Euro gefördert.
Weiterlesen: https://www.uni-paderborn.de/nachricht/125609

Weitere Themen

Die EU hat ein einen Aktionsplan für die chemische Industrie vorgestellt. Ziel des Maßnahmenpakets ist es, Herausforderungen zu bewältigen.
International

EU: Vereinfachungen für Unternehmen der Chemieindustrie

Am 8. Juli stellte die EU-Kommission ein Chemikalienpaket, basierend aus einem Aktionsplan für die chemische Industrie und einem Chemieomnibus, vor. Ziel des Maßnahmenpakets für den Chemiesektor ist es, zentrale Herausforderungen zu bewältigen. Dazu gehören insbesondere hohe bürokratische Kosten, unfaire globale Wettbewerbsbedingungen und eine schwache Nachfrage.

weiterlesen